import numpy as np
import cv2


class Stitcher:

    # 拼接函数
    def stitch(self, images, ratio=0.75, reprojThresh=4.0, showMatcher=False):
        # 获取输入图片
        (imageB, imageA) = images
        # 检测A, B图片的SIFT关键特征点, 并计算特征描述子
        (kpsA, featuresA) = self.detectAndDescribe(imageA)
        (kpsB, featuresB) = self.detectAndDescribe(imageB)

        # 匹配两张图片的所有特征点, 返回匹配结果
        M = self.matchKeypoints(kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh)

        # 如果返回结果为空, 没有匹配成功的特征点, 推出算法
        if M is None:
            return None
        # 否则, 提取匹配结果
        # H 是 3 x 3 视角变换矩阵
        (matches, H, status) = M
        # 将图片 A 进行视角变换, result 是变换后的图片
        result = cv2.warpPerspective(imageA, H, (imageA.shape[1] + imageB.shape[1], imageA.shape[0]))
        self.cv_show('result', result)
        # 将图片 B 传入 result 图片最左端
        result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape[1]] = imageB
        self.cv_show('result', result)
        # 检测是否需要显示图片匹配
        if showMatcher:
            # 生成匹配图片
            vis = self.drawMatches(imageA, imageB, kpsA, kpsB, matches, status)
            # 返回结果



    def detectAndDescribe(self, image):
        # 将彩色图片转化成灰度图
        gray = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        # 检测 SIFT 特征点, 并计算特征描述子
        (kps, features) = descripter.detectAndCompute(image, None)

        # 将结果转换成 NumPy 数组
        kps = np.float32([kp.pt for kp in kps])

        # 返回特征点集, 及对应的描述特征
        return (kps, features)


    def matchKeypoints(self, kpsA, kpsB, featuresA, featuresB, ratio, reprojThresh):
        # 建立暴力匹配器
        matcher = cv2.BFMatcher()

        # 使用 KNN 检测来自 A B 两个图的 SIFT 特征匹配对, K=2
        rawMatches = matcher.knnMatch(featuresA, featuresB, 2)

        matches = []
        for m in rawMatches:
            # 当最近距离距次近距离的比值小于 ratio 值时保留匹配对
            if len(m) == 2 and m[0].distance < m[1].distance * ratio:
                # 存储两个点在 featuresA featuresB 中的索引值
                matches.append((m[0].trainIdx, m[0].queryIdx))

        # 当筛选后的匹配对大于4时计算视角变换矩阵
        if len(matches) > 4:
            # 获取匹配对的点坐标
            ptsA = np.float32([kpsA[i] for (_, i) in matches])
            ptsB = np.float32([kpsB[i] for (i, _) in matches])

        # 计算视角变换矩阵
        (H, status) = cv2.findHomography(ptsA, ptsB, cv2.RANSAC, reprojThresh)

        # 返回结果
        return (matches, H, status)

